如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分. 一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去. 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦. IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~1

android打开软件的时候会出现红框,剑锋之前解了这个问题.fork过来,方便以后查看. 参考链接: http://www.cnblogs.com/zengjfgit/p/5377744.html 一.通过Settings修改 1. Open Settings> Developer Options and scroll down a little. 2. Here you would find the Strict Mode option. 3. Just uncheck/unmark it.

话说有些时间没有更新博客了,今天正好解决这个问题,顺便把它记录下来.. 今天遇到的情况是这样的,当CPU占用过高时,屏幕四周会出现一个红框. 闪一次两次算了,但是挺萌的(TMD)不停的闪,我的钛合金狗眼都受不了!! 首先我在"开发人员选项",里面勾掉"严格模式",闪屏有改善,但是还是存在啊~ 那该肿么办啊,请看下面讲解!! 打开system/build.prop,加入下面的代码 persist.sys.strictmode.visual= persist.sys.s

以下代码:input验证码框,输入非数字或非12位时,红框提示;每4位加一个空格 //input验证码框,输入非数字或非12位时,红框提示;每3位加一个空格 $(".text").focus(function(){ $(this).keyup(function(){ var num = /^[0-9]*$/; var verifyValue = $(this).val(); var deleteLogo = $(".delete-logo");//删除的小叉号 ve

py_faster_rcnn识别出来的结果好多红框重叠, 可以通过调节demo.py中的NMS_THRESH的值进行限制. NMS_THRESH表示非极大值抑制,这个值越小表示要求的红框重叠度越小,0.0表示不允许重叠.有时候0.3会有好多重叠

最近做WPF项目遇到一个问题, 我有2个process, 一个Process里只有Usercontrol, 另一个Process获取前一个Process中Usercontrol并host到当前的window里. 结果Usercontrol里的ErrorTemplate默认的红框没有出现, 但是ValidationRule已经触发. 原因找见: Window类默认的Style包含AdornerDecorator元素, 而UserControl没有. 主要是因为UserControl经常应用在Win

当DataGrid属于单元格选中时出现红框,是因为WPF中DataGrid拥有默认的验证属性,如需关闭,请在DataGrid中加入以下属性: Validation.ErrorTemplate="{x:Null}" 搬运转发请链接注明出处.  

参考文章:http://blog.csdn.net/hua_007/article/details/45368607 使用OpenCV进行人脸识别时,使用 casecade.detectMultiScale 函数,可输出每个检测框的置信度 代码段: const int numReserve = 4; std::vector<  int > rejLevel; std::vector<double>   levelW; cascade.detectMultiScale( smallI

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

WPF 显示验证错误的默认方式是在控件周围绘制红色边框.通常需要对此方法进行自定义,以通过其他方式来显示错误.而且,默认情况下不会显示与验证错误关联的错误消息.常见的要求是仅当存在验证错误时才在工具提示中显示错误消息.通过将 Styles 和一组与验证关联的附加属性进行组合,可以相当轻松地自定义验证错误显示. 前台xaml: <ResourceDictionary xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentatio

如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/itas109 整个project下载地址:http://download.csdn.net/detail/itas109/7607735 这里採用tableWidget显示双排列表 双排列表代码 QTableWidgetItem* item[50]; int Row; if (num%2 == 1) { Row = num/picColumn+1; } else { Row = num/picColumn; } int index;

两种方式,我觉得是一样的效果,请看: var charFilter1 = function(str) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#￥……&*()——|{}[]‘::”“'.,.?]", 'g'); var rs = ""; for (var i = 0; i < str.length; i++) { rs = rs+str.subst

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

OpenCV在ARM上的移植 与X86 Linux类似,请参考:Linux 下编译安装OpenCV 本文在此基础上进行进一步操作. 网络上很多移植编译的方法比较老,多数针对OpenCV 1.0,而且方法很麻烦,不仔细操作很容易出错,我的方法是尽可能的利用现成的工具,尽量图形化界面配置操作,方便编译配置. 软硬件环境 宿主机:Ubuntu 12.04 32bit 开发板:OK6410 OpenCV: 2.4.3 其他: arm-linux-g++ 4.3.2 / arm-linux-gcc 4.3

这几天毕设要用到OpenCV,按照网上的教程来搭建开发环境. 用的是OpenCV 3.0 beta + Visual Studio Community 2013.我的系统64位是Win 8.1,但在加载环境变量和包含库的时候都选了32位的,因为64对32兼容所以这没有问题.后文中的Debug也是x32的. 搭建开发环境参考了Youtube上OpenCV Moment的教学视频(奇怪的俄式英语-):传送门 切入正题 完成搭建后,采用以下代码测试: #include <opencv2/opencv.

Step 1:准备工作 a.win10 b.vs2015 c.opencv3.1[从http://opencv.org/downloads.html下载] Step 2.开始安装 a. 双击opencv-3.1.0.exe得到如下安装路径 b. 设置一个路径,点击extract开始安装: Step 3.配置电脑的环境变量: 右键单击开始->属性->高级系统设置->环境变量 对系统变量path添加:C:\Users\Administrator\Desktop\opencv\build\x6

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本文所需的一些预备知识可以看这里: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9010978.html 和 http://www.cnblogs.com/cgzl/p/9019314.html 建立Richardson成熟度2级的POST.GET.PUT.PATCH.DELETE的RESTful API请看这里:https://www.cnblogs.com/cgzl/p/9047626.html 和 https://www.cnblogs.com/cgzl/p/9080960

个人博客原文链接 个人掘金链接 本文简单地介绍计算机图形处理的一些基本概念,以及一些有趣的例子和对应的Open CV的代码操作. 顺便说一句,恭喜IG夺冠! 一.图片存储原理 1.颜色空间RGB (1)RGB三通道彩色图 图片由三维矩阵叠加而成([0,255]),通俗讲就是将三个分别只有R(red),G(green),B(blue)的矩阵叠加. 2.图像处理 (1)卷积/滤波 二.OpenCV基础 Open CV是一个开源的计算机视觉库,采用C/C++编写,提供Python.MATLAB以及其他

环境: - ubuntu 16.04 - OpenCV + contrib 3.2.0 (文中附下载链接) - Python 3.5 基于其他环境的配置应该大同小异. 没时间解释了,直接上车. 更新下系统: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装依赖项: sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-d